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<meta name="description" content="本文将从三个方面深度剖析 EventParser 组件。  从官方文档看 EventParser 的设计思想 从 EventParser 初始化了解内部的是可配置项 从 EventParser 的启动窥探其工作实现原理   温馨提示：本篇篇幅较长，如果耐心阅读一定会有不错的收获，为了提高阅读体验，本文所有源码都是通过截图方式，大家可以重点阅读对应的文字说明，并在文末进行了总结。  1、官方文档看">
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  <title>探究 Canal EventParser 的设计与实现奥妙 | 中间件兴趣圈</title>
  








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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">探究 Canal EventParser 的设计与实现奥妙</h1>
        

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        <div id="vip-container"><p>本文将从三个方面深度剖析 EventParser 组件。</p>
<ul>
<li>从官方文档看 EventParser 的设计思想</li>
<li>从 EventParser 初始化了解内部的是可配置项</li>
<li>从 EventParser 的启动窥探其工作实现原理</li>
</ul>
<blockquote>
<p>温馨提示：本篇篇幅较长，如果耐心阅读一定会有不错的收获，为了提高阅读体验，本文所有源码都是通过截图方式，大家可以重点阅读对应的文字说明，并在文末进行了总结。</p>
</blockquote>
<h2 id="1、官方文档看-EventParser"><a href="#1、官方文档看-EventParser" class="headerlink" title="1、官方文档看 EventParser"></a>1、官方文档看 EventParser</h2><p>首先我们先从官方文档来看 EventParser 的整体设计，其架构设计图如下所示：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705153423275.jpeg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>上述图罗列出了 EventParser 的整体工作流程图，其关键步骤如下：</p>
<ol>
<li>从 Log Position 管理器中获取上一次解析的日志位点。</li>
<li>向 Mysql Master 节点发送 BINLOG_DUMP 请求。</li>
<li>Mysql Master 节点从 Slave 端传入的日志位点开始向从节点推送 binlog 日志。</li>
<li>Slave 接收 binlog 日志，调用 BinlogParser 解析 binlog日志。</li>
<li>将解析后的结构化数据传入到 EventSink 组件。</li>
<li>定时记录解析 binlog 的日志，以便重启后继续进行增量订阅。</li>
<li>上图中还罗列一个HA 特性，即需要同步的 Master 如果宕机，可以从它的其他从节点继续同步 binlog 日志，避免单点故障。</li>
</ol>
<p>官方文档有助于理解 EventParser 组件的实现原理，但关于如何使用 EventParser 的篇幅较少，故接下来将从源码的角度来反推 EventParser 的特性以及详细的工作实现原理，以便指导我们如何更好的使用 EventParser。</p>
<span id="more"></span>

<h2 id="2、源码剖析-EventParser-初始化"><a href="#2、源码剖析-EventParser-初始化" class="headerlink" title="2、源码剖析 EventParser 初始化"></a>2、源码剖析 EventParser 初始化</h2><p>从上篇文章我们即可得知，EventParser 组件是 Canal Instance 的四大核心组件之一，那本节的故事就从 CanalInstanceWithManager 的 initEventParser 方法开始。</p>
<p>CanalInstanceWithManager#initEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705153640787.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step1：获取数据库的连接信息，上面的代码就是集合的基本操作，但从上面的代码可以窥探如何配置数据库相关的地址信息。<br>配置 canal instance 中 数据库的地址，用户名密码有如下几种方式（CanalParamter）：</p>
<ul>
<li>单库场景配置方式一：CanalParmeter 中提供了 masterAddress、masterUsername、masterPassword、standbyAddress、standbyUsername、standbyPassword 6 个属性分别用来指定主库与从库的信息，配置了从库的目的是提供 HA 机制。</li>
<li>单库场景配置方式二：CanalParamter 提供的 List<InetSocketAddress>  dbAddresses 方式进行配置，该集合的第一个元素为主库地址、第二个元素为从库地址，其数据库用户名通过 dbUsername、dbPassword 来配置。</li>
<li>多库场景：CanalParmeter 提供了 List&lt; List&lt; DataSourcing&gt;&gt; groupDbAddresses 属性用来设置 mysql 组，例如 MySQL 分库分表。groupDbAddresses 的第一个元素为主库的地址列表，第二个元素为从库的地址列表。</li>
</ul>
<blockquote>
<p>温馨提示：这里的用户名与密码是在对应服务器用于进行 binlog 日志同步的账号信息。</p>
</blockquote>
<p>关于多库场景的配置，再详细举例如下：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705153927828.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>其对应的初始化代码如下：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154029569.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>CanalInstanceWithManager#initEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/2020070515412716.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step2：根据配置的 MySQL 构建 EventParser 实例。这里有如下几个关键点：</p>
<ul>
<li>如果配置的 MySQL 地址是组方式则会创建 GroupEventParser，其内部会维护一个 EventParser 列表。</li>
<li>通过调用 doInitEventParser 方法创建 EventParser 实例。</li>
</ul>
<p>接下来我们将重点查看 doInitEventParser 的实现细节。<br>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154216986.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step3：从这里可以看出 Canal 目前并不支持 Oracle 数据，只支持 MySQL 与 本地 binlog 文件(直接根据 binlog 日志文件解析)。</p>
<blockquote>
<p>温馨提示：接下来将重点探讨基于 MySQL binlog 日志，并且会忽略与阿里云相关的 RDS 、tsdb 等数据库辅助支持，只关系与开源 MySQL 相关的处理逻辑。</p>
</blockquote>
<p>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154326555.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step3：MySQL 的 binlog 事件解析器实现类为 MysqlEventParser，这里我们重点来阐述一下这些参数的含义：</p>
<ul>
<li>destination<br>Canal Instance 实例的名称。</li>
<li>connectionCharset<br>字符集，解析 binlog 时会将指定的字节数据使用该编码级进行转换，默认为UTF-8。</li>
<li>connectionCharsetNumber<br>字符集的数字表现形式，UTF8对应的值为 33，该值在与 MySQL 的交互协议包中需要被用到，这里 Canal 处理的不是特别好，最好该属性设置为只读，由 connectionCharset 联动进行设置。</li>
<li>defaultConnectionTimeoutInSeconds<br>MySQL 默认连接超时时间，因为 Canal 会伪装为 MySQL 服务器的 Slave 节点，需要向 MySQL Master 发送请求，故需要先创建链接，这里就是创建连接的默认超市时间，默认为 30s。</li>
<li>sendBufferSize<br>用于网络通道发送端缓存区，目前在 Canal 中网络通道的实现类为 BioSocketChannelPool、NettySocketChannelPool，从代码的角度来看，目前这个参数并不会生效，即使用操作系统的默认值。</li>
<li>receiveBufferSize<br>用于忘了通道接收缓存区大小，目前同 sendBufferSize 参数，并不会生效。</li>
<li>detectingEnable<br>是否开启心跳检测，默认为开启。</li>
<li>detectingSQL<br>心跳检测语句，例如 select 1，show master status 等。</li>
<li>detectingIntervalInSeconds<br>心跳间隔检测，默认为 3s。</li>
<li>slaveId<br>从服务器的 id，在同一个 MySQL 复制组内不能重复。</li>
</ul>
<p>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154533494.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step4：如果设置了 CanalPrameter 的 List<String> positions 属性，则将其解析为 EntryPosition 实体，我们来看一下如何表征 binlog 日志的位点信息。<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154618806.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>其主要的核心参数如下：</p>
<ul>
<li>long timestamp<br>时间戳，用时间戳来表示位置</li>
<li>String journalName<br>binlog 日志的文件名，例如 mysql-bin.000001。</li>
<li>Long position<br>使用偏移量来表示具体位点。</li>
<li>long serverId<br>设置 master 的 id。</li>
<li>String gtid<br>全局事务ID。</li>
</ul>
<blockquote>
<p>温馨提示：实践指导，CanalParameter 的 List&lt; String&gt; positions 不支持组模式，只能设置一组，即第一个元素为主，第二个元素可以为从节点，该属性非必填。</p>
</blockquote>
<p>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154725749.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step5：继续设置参数，具体看一下各个参数的含义：</p>
<ul>
<li>fallbackIntervalInSeconds<br>如果 MySQL 主节点宕机，Canal 支持切换到其从节点继续同步 binlog 日志，但为了数据的完整性，可以设置一个回退时间，即会造成数据重复下发，但尽量不丢失，该值默认为 60s。</li>
<li>profilingEnabled<br>是否开启性能采集，主要采集的是一批日志经过 EventSink 组件处理到完成 存入EventStore 的时间消耗。 </li>
<li>filterTableError<br>是否忽略表过滤异常，默认为 false，表过滤会在后续文章中详细介绍。</li>
<li>parallel<br>解析、canal 接入 prometheus 采集监控数据是否支持并发，默认为 false。</li>
<li>isGTIDMode<br>是否开启 gtid 模式。</li>
</ul>
<p>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154838454.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step6：继续填充解析器相关参数，其重点实现如下：</p>
<ul>
<li>transactionSize<br>Canal 提供了一种机制，尝试讲一个数据库事务中所有的变更日志一起进行处理，这个为处理缓存事务日志的缓存区长度，默认为 1024。</li>
<li>logPositionManager<br>初始化日志位点管理器，Canal 提供了基于内存、zookeeper、内存与zookeepr混合管理器等日志位点管理器，这个后续会详细介绍。</li>
<li>AviaterRegexFilter<br>提供了基于 aviater 的正则表达式，对 table 名称进行过滤。</li>
<li>blackFilter<br>canal 提供了黑名单配置，提供黑名单正则表达式对 table 名称进行过滤。</li>
</ul>
<p>CanalInstanceWithManager#doInitEventParser<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705154936822.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step7：如果解析器是 MySQL 解析器，提供了 HA 机制，即如果 MySQL Master 宕机，Canal 还能主动切换到 MYSQL Slave 节点，继续同步 binlog 日志。</p>
<h2 id="3、EventParser-工作流程详解"><a href="#3、EventParser-工作流程详解" class="headerlink" title="3、EventParser 工作流程详解"></a>3、EventParser 工作流程详解</h2><p>上面已经详细介绍了EventParser 的初始化过程，有助于大家对 CanalInstance 相关配置参数的理解，本节将相信介绍 EventParser 的工作流程，其实现代码入口为 EventParser 的 start 方法。本文重点将探究 MySQL binlog 日志的解析，故其实现类为：MysqlEventParser。</p>
<p>MysqlEventParser 的 start 方法代码如下：<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155037845.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>主要调用的是其父类的 start 方法。接下来对其进行详细解读。</p>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155122667.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step1：创建环形缓存区，其主要的作用是 Canal 在解析 binlog 日志后，会尽量尝试将一个数据库事务所产生的全部变更日志（一个事务所有变更数据）当成一个整体提交给 EventSink 组件，从而 Canal 的消费方能一次将一个事务的数据全部同步，数据的完整性得到了保证。</p>
<blockquote>
<p>温馨提示：关于环形缓存区的具体实现细节将在下文详细介绍，这里先简单说一下 Canal 目前无法百分之百保证一个事务的数据就一定是一次消费，如果一个事务产生的变更日志超过了环形缓存区的容量，则会被强制提交消费，一个事务的数据会被分开消费，默认环形缓存区的长度为 1024.</p>
</blockquote>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155210317.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step2：构建一个 binlog 解析器，该方法在 AbstractEventParser 中为一个抽象方法，具体的实现在其子类中，其代码截图如下：AbstractMysqlEventParser，在 MySQL binlog 解析的实现类为 LogEventConvert，所处的模块为 parse，该部分是整个 Canal EventParser 的核心，将在后续文章中单独详细介绍。<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155320470.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155756282.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step3：启动一个独立的线程来负责 binlog 的解析，其线程包含了 Canal Instance 的 destination、address 等信息，方便利用 jstack 去诊断 binlog 解析相关问题。接下来就是解读该线程的 run 方法，从而探究 binlog 的解析流程。</p>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705155856428.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step31：首先创建一条到需要解析 binlog 日志的服务器，例如需要同步 192.168.1.166:3306 这个数据库实例的 binlog 日志，那 Canal 首先会使用拥有该库复制权限的账号去创建一条TCP连接，本文并不会详细去介绍这里的实现细节，这里代表一个领域，即需要知晓 MySQL 通讯协议，通过TCP与MySQL建立连接，并按照 MySQL 通讯协议发送命令，例如 select、dump 等请求，这个后续在学完 Canal 等核心组件后，可能会深入学习该部分的内容，这里我重点点出其实现的几个关键要点：</p>
<ul>
<li>首先创建一条TCP连接，连接到 MySQL 服务器，Canal 提供了 BIO 与 Netty 两种实现方式。</li>
<li>TCP 三次握手后成功建立TCP连接后，需要与 MySQL  进行握手，完成协议约定，客户端登录校验等，例如握手实现代码见：MysqlConnector negotiate。</li>
<li>一言以蔽之，MySqlConnection 的职责就是实现一个 MySQL 客户端。其效果等同于实现我们常用的 SQL 连接客户端，关于这方面的编程其实不难，如果大家有志成为一名数据库中间件方面的技术人员，只需按照 MySQL 官方文档中有关通讯协议即可。</li>
</ul>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160027515.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step32：发送心跳包，这里的关键实现点如下：</p>
<ul>
<li>利用 Timer 实现定时调度，心跳包发送间隔通过 detectingIntervalInSeconds 指定。</li>
<li>心跳包主要是构建一个 CanalEntry.Entry,其类型为EntryType.HEARTBEAT。<br>心跳包并不是发送给远端 MySQL 服务器，而是将 Entry 下发到 EventSink 组件。</li>
<li>该心跳包的用意合作，在这里先留一个伏笔，后续文章会依依揭晓。</li>
</ul>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160316604.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step33：执行发送 dump 命令正式从 MySQL 服务器接收 binlog 日志之前的准备工作，具体准备工作如下：</p>
<ul>
<li>首先再创建一条专属数据库连接，主要用于查找 MySQL 的一些配置信息，统称元数据。</li>
<li>向 MySQL 服务器发送 show variables like ‘binlog_format‘ 语句查询服务端配置的 binlog 格式，MySQL 支持 STATEMENT、ROW、MIXED 三种模式。</li>
<li>向 MySQL 服务起发送 show variables like ‘binlog_row_image’ 语句查询服务器断配置的 binlog_row_image。</li>
</ul>
<p>扩展阅读：binlog_format 我相信大家都不陌生，对 binlog_row_image 见过的估计比较少，那 binlog_row_image 有何作用呢？</p>
<p>binlog_row_image 主要是在 binlog_format 为 ROW 模式下，控制记录 binlog 事件的方式，binlog 的作用是记录数据的变化，例如 update 请求，需要记录一行记录变化之前的数据以及变化后的数据，在 binlog event 分别用 before 、after 记录变化前后的数据，但有一个问题，是只发生变化的字段的前后值呢，还是记录一行中所有字段修改前后的值呢？故引入了 binlog_row_image，该值支持如下选项：</p>
<ul>
<li>full：在 before 与 after 中记录所有字段的值，针对每一个字段，使用 update 来表示该字段是否发生变化，该选项为默认值。</li>
<li>minimal：在 before 与 after 中只记录发生变化的字段，并且包含能够唯一识一行数据的值，例如主键。</li>
<li>noblob：在 before 与 after 中记录所有的列值，但 BLOB 与 TEXT 类型的字段列除外（如未更改）。</li>
</ul>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160549515.png#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step34：向 MySQL 服务端发送 show variables like ‘server_id’ 语句，查询服务端配置的 serverId。</p>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160640818.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step35：通过日志位点管理器获取需要同步的位点，后续会详细展开。</p>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160732298.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step36：通过向 MySQL 发送 dump 请求，从服务器接收 binlog 日志，并进行处理，为了提高性能，Canal 支持该过程进行并行化处理，通过 parallel 属性设置是否支持并发，从而引入 disruptor 高性能并发框架，详情后在后续文章中详细解读。</p>
<p>AbstractEventParser#start<br><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20200705160817485.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ByZXN0aWdlZGluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"><br>Step37：通过接收到 MySQL 服务端返回的日志并解析为 Canal.Entry 对象，并传输到 EventSink 组件。</p>
<p>上述过程反复执行，持续完成 binlog 日志的解析，实现数据的同步。</p>
<p>4、总结<br>本文首先结合官方文档了解了 EventParser，但 Canal 的官方手册并不特别详细，故需要我们通过源码去反推 canal instance 中关于 EventParser 有哪些参数，并且这些参数有何意义，是如何工作的。</p>
<p>众所周知，EventParser 的主要职责就是与 MySQL 服务器“打交道”，将自己伪装成 MySQL 服务器的一个从节点，从服务器端接收 binlog 日志，并将二进制流解码成 Canal.Entry，看似简单，但实现起来还是比较困难的，下面这些方面是后续值得我们研究探讨的点：</p>
<ol>
<li>环形缓存区的使用与技巧。</li>
<li>实现 MySQL 通讯协议，向 MySQL 发送相关SQL语句并解析返回结果\，具体由 MysqlConnection 对象实现。</li>
<li>日志解析位点管理机制。</li>
<li>基于GTID、日志位点偏移量两种方式定位 binlog 日志方式。</li>
<li>dump 命令的发送、高性能设计（ disruptor 框架的引入）</li>
</ol>
<p>本文由于篇幅的问题，对上述知识点只是点到为止，后续会按需要进行深入探讨。</p>
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              <div class="post-toc-content"><ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#1%E3%80%81%E5%AE%98%E6%96%B9%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%9C%8B-EventParser"><span class="nav-number">1.</span> <span class="nav-text">1、官方文档看 EventParser</span></a></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#2%E3%80%81%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%89%96%E6%9E%90-EventParser-%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96"><span class="nav-number">2.</span> <span class="nav-text">2、源码剖析 EventParser 初始化</span></a></li><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#3%E3%80%81EventParser-%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E7%A8%8B%E8%AF%A6%E8%A7%A3"><span class="nav-number">3.</span> <span class="nav-text">3、EventParser 工作流程详解</span></a></li></ol></div>
            

          </div>
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      <div class="footer-inner">
        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2021</span>
  <span class="with-love">
    <i class="fa fa-user"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">中间件兴趣圈</span>

  
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<div class="busuanzi-count">
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  </div>

  

<script type="text/javascript">
  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
</script>









  












  
  
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  <script>AV.initialize("NNEhOL0iOcflg8f1U3HUqiCq-gzGzoHsz", "7kSmkbbb3DktmHALlShDsBUF");</script>
  <script>
    function showTime(Counter) {
      var query = new AV.Query(Counter);
      var entries = [];
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");

      $visitors.each(function () {
        entries.push( $(this).attr("id").trim() );
      });

      query.containedIn('url', entries);
      query.find()
        .done(function (results) {
          var COUNT_CONTAINER_REF = '.leancloud-visitors-count';

          if (results.length === 0) {
            $visitors.find(COUNT_CONTAINER_REF).text(0);
            return;
          }

          for (var i = 0; i < results.length; i++) {
            var item = results[i];
            var url = item.get('url');
            var time = item.get('time');
            var element = document.getElementById(url);

            $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF).text(time);
          }
          for(var i = 0; i < entries.length; i++) {
            var url = entries[i];
            var element = document.getElementById(url);
            var countSpan = $(element).find(COUNT_CONTAINER_REF);
            if( countSpan.text() == '') {
              countSpan.text(0);
            }
          }
        })
        .fail(function (object, error) {
          console.log("Error: " + error.code + " " + error.message);
        });
    }

    function addCount(Counter) {
      var $visitors = $(".leancloud_visitors");
      var url = $visitors.attr('id').trim();
      var title = $visitors.attr('data-flag-title').trim();
      var query = new AV.Query(Counter);

      query.equalTo("url", url);
      query.find({
        success: function(results) {
          if (results.length > 0) {
            var counter = results[0];
            counter.fetchWhenSave(true);
            counter.increment("time");
            counter.save(null, {
              success: function(counter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(counter.get('time'));
              },
              error: function(counter, error) {
                console.log('Failed to save Visitor num, with error message: ' + error.message);
              }
            });
          } else {
            var newcounter = new Counter();
            /* Set ACL */
            var acl = new AV.ACL();
            acl.setPublicReadAccess(true);
            acl.setPublicWriteAccess(true);
            newcounter.setACL(acl);
            /* End Set ACL */
            newcounter.set("title", title);
            newcounter.set("url", url);
            newcounter.set("time", 1);
            newcounter.save(null, {
              success: function(newcounter) {
                var $element = $(document.getElementById(url));
                $element.find('.leancloud-visitors-count').text(newcounter.get('time'));
              },
              error: function(newcounter, error) {
                console.log('Failed to create');
              }
            });
          }
        },
        error: function(error) {
          console.log('Error:' + error.code + " " + error.message);
        }
      });
    }

    $(function() {
      var Counter = AV.Object.extend("Counter");
      if ($('.leancloud_visitors').length == 1) {
        addCount(Counter);
      } else if ($('.post-title-link').length > 1) {
        showTime(Counter);
      }
    });
  </script>



  

  

  
  

  

  

  

</body>
</html>
